数据科学家的命令行技巧
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对于许多数据科学家来说,数据操作起始于Pandas或Tidyverse。从理论上看,这个概念没有错。毕竟,这是为什么这些工具首先存在的原因。然而,对于分隔符转换等简单任务来说,这些选项通常可能是过于重量级了。 有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上,特别是数据科学家。学习shell中的来龙去脉无可否认地会让你更高效。除此之外,命令行还在计算方面有一次伟大的历史记录。例如,awk - 一种数据驱动的脚本语言。Awk首次出现于1977年,它是在传奇的K&R一书中的K,Brian Kernighan的帮助下出现的。在今天,大约50年之后,awk仍然与每年出现的新书保持相关联! 因此,可以肯定的是,对命令行技术的投入不会很快贬值的。 我们会谈及的内容
文件编码总是棘手的问题。目前大部分文件都是采用的 UTF-8 编码。要想了解 UTF-8 的魔力,可以看看这个优秀的视频。尽管如此,有时候我们还是会收到非 UTF-8 编码的文件。这种情况下就需要尝试转码。iconv 就是这种状况下的救世主。iconv 是一个简单的程序,可以输入某种编码的文本,然后以另一种编码输出。
常用选项:
HEAD 如果你是重度Pandas的用户,那么你会对head很熟悉。通常在处理新数据时,我们想要做的第一件事就是了解究竟存在那些东西。这会引起Panda启动,读取数据,然后调用df.head() - 很费劲,至少可以说。head,不需要任何标志,将输出文件的前10行。head真正的能力在于彻查清除操作。 例如,如果我们想将文件的分隔符从逗号改变为pipe通配符。一个快速测试将是:head mydata.csv | sed 's/,/|/g'
有用的选项:
TR命令 Tr类似于翻译,它是基于文件清理的一个强大使用的工具。一个理想的用法是替换文件中的分隔符。
Tr的另一个特性是在你的处理中设置上所有的[:class:]变量。包括:
可以将这些多样化的变量链接在一起,组成一个强大的程序。下面是一个基于字数统计的程序,用来检查你的README文件是否使用过度。
另外一个例子用于正则表达式
有用的选项:
WC 字数统计。它的价值主要体现在使用 -l 参数可以进行行数统计。
个用这个工具来验证各个命令的输出实在方便。因此,如果我们要在文件中转换分隔符,然后运行 wc -l,验证总行数是相同的。如果不同,我们就知道一定是哪里出错了。 常用选项:
SPLIT命令 (编辑:91站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |